10 BI & 데이터 트렌드 - BI & Data Trends 2021

Source : BI & Data Trends 2021: The Great Digital Switch 

새로운 디지털 명령을 지원하는 10 가지 데이터 트렌드

 

 

1. SaaS is everyone’s new best friend.

2020 년 많은 기업에서 클라우드 제공 업체 및 온라인 사용 증가 서비스는 가상 환경에서 조명을 유지하는 데 필수적이었습니다.

이로 인해 기업은 SaaS, PaaS 및 기타 "aaS"제품. 한때 주장한 조직 SaaS가 갑자기 그것을 받아들이지 않을 것입니다. 이러한 변화는 규모와 탄력성 추가와 같은 몇 가지 유익한 부작용. 또한 데이터 및 분석의 혁신 속도는 빠르며 SaaS는 증강 분석과 같은 새로운 기술에 액세스하여 혁신을 촉진합니다.

따라서 단기적으로 더 큰 프로젝트가 보류되었지만 즉각적인 SaaS 로의 전환은 데이터베이스 및 애플리케이션의 더 큰 마이그레이션을 위한 트리거가 될 것입니다.

 

여러 장소에서 데이터를 액세스, 이동 및 조화시킬 수 있는 기술은 따르다. 컨테이너 및 서버리스 인프라는 실행 가능성이 높습니다. 애플리케이션을 클라우드에 있지만 대규모로 사용하려면 조직의 성숙도가 필요합니다. 그리고 중요한 노하우. 하이브리드 배포를 관리하는 기능 여러 클라우드가 계속해서 공급 업체 종속을 방지하는 핵심 요소가 될 것입니다.

 

2. Self-service has evolved to self-sufficiency

가상 세계에서 셀프 서비스는 진화해야 합니다. 지시가 없을 때 매뉴얼과 사용자의 손을 잡을 사람이 없는 빠르고 직관적 인 램프 업 채택을 위한 위생 요소가 되며 강력한 사용자 인터페이스는 더 이상 가지고 있으면 좋다. 하지만 사용자가 자주 직접 서비스를 원하지 않는 경우도 있습니다. 그들은 점점 더 많은 통찰력을 기대합니다.

결과적으로 우리는 증강 소비자를 위한 더 많은 마이크로 통찰력과 이야기. 또한 데이터 너무 자주 간과됩니다. 사용자가 데이터, 인사이트 및 비즈니스에 액세스 할 수 있도록 지원 로직은 더 빠르고 직관적으로 시각화 셀프 서비스에서 데이터 자급으로 이동할 수 있습니다.

 

AI는 여기에서 중요한 역할을 수행하여 마이크로 통찰력을 제공하고 더 자동화되고 코드가 적으며 코드가 없는 데이터 준비 및 분석을 위한 스크립트 및 사람 중심의 프로세스. 더 많은 사람들이 자급 자족 할 수 있다면 가치 사슬의 초기에 데이터, 이상을 조기에 발견하고 문제를 빨리 해결

 

3. Shared data, visualizations and storytelling are consumed by the masses.

2020 년에는 데이터 및 데이터 시각화가 주류 뉴스에서 폭발적으로 증가했습니다. 일반 ECDC, Financial Times, Our World와 같은 소스의 데이터를 데이터. 이제 그 어느 때보다 마지막 마일을 제공하는 것의 중요성을 데이터 스토리텔링 및 인포 그래픽에서. 대규모 상향 조정이 있었습니다. 안락 의자 역학자들이 다음과 같이 말할 수 있는 데이터에 대한 대화, "그건 로그 척도입니다." "1 인당 비교 문제가 있습니다."

 

이러한 발전은 데이터 활용 능력을 향한 여정에 수백만 달러를 더 가져올 것입니다. 그러나 데이터는 너무 자주 정치적으로 문제가 되고 있습니다. 사진 위에 더블 클릭하는 방법? 데이터 포인트 뒤에 있는 포인트에 도달 하시겠습니까? 새로운 데이터 세트에서 표면 혈통 및 쉽게 가져 오기? 기술적으로 더 많은 사람들이 컨텍스트 확장을 지원할 것입니다.

공통 데이터 모델 및 더 많은 비즈니스 로직, 카탈로그 및 데이터에서 액세스 가능 시장. 이것은 더 많은 생산적인 토론에 도움이 될 것입니다. 그러나 우리는 또한 공통점에서 합의하는 방법 과 을 데이터 토론에서 지적 정직성에 대한 에티켓 구축을 시작할 필요가 있다.

 

 

4. Up-to-date and business ready data are more important than ever

전염병이 닥친 이후로 실시간 및 최신 데이터.

일반적으로 상당히 오래된 것 – 분기 별 비즈니스 예측 예-지금은 덧없고 변할 수 있습니다.

알림, 데이터 새로 고침 및 예측은 가장 최신 변수로 더 자주 발생해야 합니다. 거시적 수준에서 우리는 병원이 PPE를 조달하고 화장지를 비축하는 소비자와 같이 공급망 중단을 보았습니다. PPE의 경우 우리는 실제 너무 느리게 직면합니다. 화장지로 소비자들은 존재하지 않는 부족을 가정합니다.

이와 같은 급증은 위기에 대비해야 합니다.

 

데이터 속도가 빨라짐에 따라 비즈니스 속도도 따라야합니다. 우리는 "비즈니스용“ 데이터 만들기 – 분석 소비를 위해 선별 된 데이터 만 그러나 어떤 것이 적시에 적용된 비즈니스 로직과 컨텍스트를 가지고 있습니까? 자동화 된 것이 든 끝점을 자동으로 트리거 할 수 있습니까? 프로세스 또는 인간이 취한 조치? 인프라와 애플리케이션은 사용 가능하여 능동적 지능으로 점진적으로 전환 할 수 있습니다.

그것은 기업의 사전 조치를 돕는 큰 요소가 될 것입니다.

 

5. Advanced analytics need to look different.

COVID-19 이후 고급 분석에 대한 관심이 급증했습니다. 그러나 많은 방법이 이상을 포착하는 데 어려움을 겪습니다. 예측 모델은 일반적으로 중요한 입력 데이터 포인트가 발생하지 않았을 때 잘 작동합니다. 알고리즘 필요 좋은 역방향 데이터 (때로는 많은 데이터)를 통해 포괄적 인 미래의 모델. 그러나 이상 값을 분류해서는 안됩니다.

전염병으로 인해 학생들이 시험에 응시하지 못했던 영국에서는 관리들은 AI를 사용하여 점수를 "결정“ 했습니다. 알고리즘 결합 학생 순위 전년도 각 학교의 성과 및 결과 데이터와 기존 트렌드를 제자리에 고정하고 이상 값을 차단했습니다 .7 이상 값에 초점을 맞추려면 분석 접근 방식을 상향 조정해야 합니다. 예상치 못한 입력을 도입하는 시뮬레이션은 일반적으로 미래를 예측하지 못합니다.

 

그러나 그들은 시스템이 예상치 못한 상황에 어떻게 반응하는지 보여줄 수 있습니다. What-if 분석 비상 계획을 수립 할 수 있는 옵션을 제공합니다. AI는 점점 더 선입견을 벗어난 이상을 드러내고 평가할 수 있습니다. 인간에 의해. 그리고 더 빠른 속도를 위해 더 많은 곳에 고급 분석을 포함해야 합니다. 타격. 전반적으로 알고리즘의 거버넌스 및 후속 시나리오 분석 비정상적인 상황 발생시 조치를 알리는 것이 그 어느 때 보 다 중요합니다.

 

6. It’s essential to capture and synthesize “alternative” data.

COVID-19를 얼마나 일찍 발견 할 수 있었습니까? "대체“ 데이터에 대한 연구 – 사례, 우한 병원 외부 교통 데이터 및 인터넷 키워드 검색 해당 지역의 사용자 – 바이러스가 2019 년 말에 유포되었을 수 있음을 나타냅니다 .

투자 커뮤니티는 다음과 같은 대체 데이터를 사용하는 선구자였습니다. 오디오, 항공 사진, 수질 및 정서 .이것은 데이터 중심 혁신의 최전선이며 여기에서 우위를 차지하면 엄청난 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 2020 년이 되면 대체 데이터가 주류가 될 것입니다.

 

그로부터 우리는 조합, 연관성에서 오는 파생 데이터를 얻을 수 있습니다. 기록 시스템의 데이터로 합성합니다. IDC는 “더 많은 데이터가 캡처하여 외부 소스에서 사용할 수 있게 됨으로써 더 많은 것을 사용할 수 있습니다. 차별화 요소가 됩니다. 여기에는 다른 산업에서 교훈을 받는 것도 포함됩니다. 자신보다.” Gartner가 "X 분석“ 이라고 부르는 것과 유사한 이러한 추세는 새로운 것이 아닙니다. 하지만 마침내 현대 데이터 및 분석의 중요한 기반이 되고 있습니다.

더 저렴한 처리와 더 성숙한 AI 기술 (지식 포함) 덕분에 그래프, 데이터 패브릭, 자연어 처리 (NLP), 설명 가능한 AI 및 분석 모든 유형의 콘텐츠에. 이 추세는 ML과 AI에 전적으로 의존합니다. 사람의 눈으로는 다 잡을 수 없습니다.

 

7. Business process reengineering takes center stage

최근의 공동 IDC / Qlik 설문 조사에 따르면 성공의 가장 일반적인 결과는 엔터프라이즈 데이터 및 분석 프로젝트는 운영 효율성이 향상됩니다 .코로나 바이러스 위기에서 우리는 많은 변화를 목격했습니다. 빠른 반응이 중요해 졌습니다.

비즈니스 프로세스가 중심에 있습니다. 비즈니스 프로세스 관리는 수십 년 동안. 새로운 점은 이제 모델링 할 수 있을 뿐만 아니라 내 것도 가능하다는 것입니다. 로봇 프로세스 자동화와 같은 기술을 통해 프로세스 자동화 및 최적화 프로세스 마이닝, 경고 및 임베디드 분석.

 

리더가 일이 수행되는 방식에 따라 효율성 메트릭은 중요성과 우선 순위가 높아질 것입니다.

패시브에서 액티브 인텔리전스로의 전환 – 순간, 프로세스에 포함 및 애플리케이션 – 분석이 프로세스를 주도하는 새로운 표준으로 이어질 것입니다. 

 

 

8. The compass for competition, surveillance and security has been recalibrated.

전염병이 진행되는 동안 정부는 시민의 사생활을 더 깊이 침해하고 우리는 적어도 일시적으로 받아 들였습니다. 또한 위기는 일반적으로 치열한 경쟁 업체 간의 협업 – Google 및 Apple과 마찬가지로 접촉 추적을 위해 힘을 합친 사람. 몇 가지 큰 문제가 더 잘 해결됩니다.

경쟁보다는 협력으로. 중단의 한 가지 잠재적 인 장점 : 대규모 협력은 새로운 혁신. 서로의 강점을 기반으로 하는 공유 플랫폼 사고는 새로운 정상이 됩니다.

정부와 AI 거인은 중앙 집중식 우리가 가지고 있는 데이터와 처리, 기계 학습을 위한 더 비옥 한 땅이 있습니다. 그러나 데이터는 어떻게 그리고 어디에서 사용되고 저장됩니까? 청렴성의 기준은 어디에 있습니까? 세트? 그것들은 우리 시대의 질문을 정의하고 있으며, 골 포스트가 2020. 윤리와 강력한 거버넌스에 대한 강한 의지를 가진 헤징 베팅 많은 데이터와 알고리즘이 계속해서 중요합니다.

 

9. Collaboration has to coalesce earlier in the chain

2020 년에 우리는 웹 회의, 원격 협업 및 온라인 학습. 우리는 모일 수 없는 새로운 세계에 있습니다. 종종 사무실에서 빠르게 모이거나 화이트 보드에 아이디어를 스케치합니다. 또한 점점 빠르게 움직이는 세상은 많은 경우 사람들이 누군가가 대시 보드를 작성하는 동안 결정을 내릴 때까지 기다릴 시간이 있습니다. 그만큼 시장에서 데이터 관리 및 분석의 융합으로 인해 데이터 파이프 라인 구성 요소 간의 통합 지점에 대한 기회 합성과 분석을 결합하고 활성 메타 데이터, 비즈니스 로직 활성화 결합 조직 역할을 하는 카탈로그. 이것은 차례로 협업을 추진하고 데이터 자체에 대한 혁신 및 토론. 쉽고 즐거운 작업 방식을 소개하는 더 많은 경험을 보게 될 것입니다.

 

이전에 "지루함“ 또는 "어려움“ 으로 렌더링 된 영역에서 함께. 작업 원시 데이터에서 분석 준비 상태로 데이터를 이동하면 더욱 매력적이고 빠르며 반복적인. 데이터 큐레이터와 소비자의 분리 된 격리 된 세계가 시작됩니다. 통합되고 비즈니스 로직이 지속되어 분석 준비 데이터가 가능합니다. 비즈니스 준비를 훨씬 빠르게

 

10. The Great Digital Switch may force a generational shift in analytics.

일반적으로 데이터 및 분석에 대한 수요는 디지털 스위치를 만들기위한 원료. 그러나 COVID-19는 더 큰 변화.

2008 년 위기 상황에서 보다 민첩성을 처리하기 위해보고 중심에서 분석 중심 BI로 세대가 이동했습니다. 기업은 1 세대 도구를 유지했지만 2 세대 도구에도 투자했습니다.

급격하게 변화된 상황은 다시 기대를 방해했습니다. 또 다른 세대 변화를 유발할 수 있습니다. 그리고 차세대에 대한 기대 기술은 이전 추세에 요약 된 것 외에도 요약 될 수 있습니다.

한 구절로 : 수동에서 능동으로의 이동. 데이터 관리 간의 수렴 및 통합 지점 증가 분석은 시기 적절하고 상황에 맞는 비즈니스를 제공하는 이점이 있습니다.

 

정보 가치 사슬에 걸친 논리. 이를 통해 AI가 협업을 표면화하고 훨씬 더 일찍, 종종 대시 보드가 구축되기 전에 신호와 작업이 수행됩니다. 조직 워크 플로에 전술적 조치를 포함 할 수 있는 공급 업체를 찾고 있습니다.

프로세스 및 순간 – 또한 전략적으로 데이터와 신호를 합성합니다. 조기에 더 많은 정보에 입각 한 경로를 시작할 수 있습니다.

 

2021-data-and-bi-trends-en.pdf

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